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BioF3 是一份面向中文读者的组学数据分析实践教程。我们做这件事的起点很简单：自己学分析的时候很多教程只到 "跑个 demo 就好"，真要带到自己的数据上，总差那么几步。于是决定把每个模块都写成 "装包、取数据、跑出结果、能解释" 的完整链路。

单细胞转录组测序（scRNA-seq）把"测一个样本平均表达"提升到"一个样本里每个细胞表达多少"。它让"细胞异质性"、"稀有亚群"、"连续分化状态"这些原来只能靠流式或免疫组化间接看到的现象，第一次能在大规模基因表达层面直接分析。

本文简单讲清它和 bulk RNA-seq 的区别、一条标准分析链有哪些步骤、以及你在 BioF3 里可以按什么顺序学。

做完单组学分析，很多项目下一步的自然问题就是："这个结果在另一层组学上成立吗？"单组学给出的是一个切面：基因组变异能解释一部分表型，但不直接告诉你表达是否真的发生变化；转录组能看到 mRNA 差异，但不直接对应蛋白层的改变；甲基化和染色质状态的差异也要经由表达才能解释到表型。多组学整合的目的就是把不同层面的证据放到一个框架里，相互印证，或相互约束。

本文讲多组学整合的三种常见策略（早期/中期/晚期整合），和几种主流工具的适用边界。完整可运行的代码示例在 多组学整合实践教程 里，用 MOFA2 自带的 CLL 数据集就能跑起来。